缓冲风险：通过压力测试设定周期性和结构性银行资本要求2024

结构性银行资本要求通过压力测试 No 2966 工作文件系列风险 ： 设置周期性和 免责声明:本文不应被报告为代表欧洲中央银行的观点（ ECB) 。表达的观点是作者的观点 ， 不一定反映欧洲央行的观点。 Abstract 在本文中，我们提出了一种新的框架来联合校准周期性和结构性资本要求。为此，我们将一个非线性宏观经济模型与压力测试模型相结合。在宏观经济模型中，情景的严重程度取决于周期性风险的水平。与风险相关的场景被用作压力测试模型的输入。基于参考风险水平的场景下银行的资本损失用于设定结构性要求，而当前风险情景下的额外损失则用于设定周期性要求。这种方法提供了一种透明的方法来平衡周期性和结构性要求之间的关系。 关键字:金融脆弱性、宏观审慎政策、非线性模型、资本需求。 JEL 代码 ： C32 ， E51 ， E58 ， G01 。 非技术摘要 在全球金融危机之后，巴塞尔III规定大幅提高了银行资本要求，并引入了普通资本和额外资本的区别。结构and周期性要求。结构性要求旨在使银行对与银行业系统结构特征（如银行间的相互联系、房地产市场的设计等）相关的风险更具韧性。周期性要求则涵盖了由金融周期演变带来的风险，例如过度杠杆化和资产价格高涨。在此背景下，压力测试已成为校准这两种类型要求的一种流行工具。它们包括以下步骤：(i) 设计一个不利的经济情景；(ii) 在这种情景下计算银行资本损失；(iii) 校准资本要求以覆盖这些潜在损失。然而，如果使用基于相似情景的并行压力测试来校准周期性和结构性要求，不同要求可能会覆盖相同类型的脆弱性，从而导致资本要求中风险的重复计算。例如，包含周期性因素的结构性要求所使用的不利情景可能导致与周期性要求的重叠。相反，缺乏沟通也可能导致某些风险未被任何要求覆盖。 为了通过压力测试明确如何联合设定周期性和结构性要求，本文引入了一个名为“Risk-to-Buffer”的概念性框架。该框架利用非线性的宏观经济模型生成宏观经济情景，情景的严重程度取决于周期性风险的水平。在压力测试中使用与风险相关的场景能够直接建立周期性风险水平与校准后的周期性要求之间的联系。结构性要求可以基于标准风险水平（“参考风险”）进行校准，而周期性要求则根据当前的周期性风险进行校准。总体而言，该方法分为三个步骤： 1. 基于非线性宏观经济模型生成宏观经济学情景，该模型的动力学随着周期性风险水平的增加而放大；2. 这些情景被用作压力测试模型的输入，以预测银行的资本比率。高风险情景导致更大的资本损失；3. 监管要求根据预期损失进行校准。参考风险情景用于设定结构性要求水平，而当前周期性风险情景下的额外损失确定周期性要求。 该论文还通过使用多变量非线性宏观经济模型提供了这一框架的实际示例，该模型可用于生成风险相关的场景。我们对欧元区进行了模型估计，并识别出一系列实际和金融冲击。非金融私营部门的债务服务比率（以下简称DSR）被用作周期性风险的衡量指标。DSR定义为企业及家庭用于偿还债务的收入比例，是衡量金融脆弱性的指标。估计结果显示，在高周期性风险下，经济对住房市场和产出冲击的反应被放大。首先，我们模拟这两种冲击以构建与风险相关的不利情景。其次，为了预测不同情景下的银行资本损失，我们使用了简化形式的压力测试模型。第三，我们根据预期的资本损失校准周期性和结构性要求。这样，我们可以为金融周期的不同阶段校准结构性要求和周期性要求（例如，中等风险、高风险）。 总体而言，提议的风险缓冲框架旨在通过压力测试提供一种正式机制，将周期性风险的水平与周期性要求的校准联系起来，从而减少双重计数的风险并增强银行部门资本监管的有效性和透明度。风险缓冲可以用于校准微观审慎和宏观审慎要求。此外，该框架还提供了一种透明的方法来平衡周期性和结构性要求：它直接依赖于政策制定者用作设定结构性要求参考的周期性风险水平。参考的周期性风险水平越低，结构性要求就越低，而周期性要求的作用就越大。 最后，这种做法可以为讨论“中立”的周期性需求提供一个有用的框架，通过提供结构性和周期性需求平衡的明确衡量标准。 1 Introduction 自全球金融危机以来，监管部门大幅改革了银行的资本监管框架。一套新的规则——巴塞尔III框架——已被引入，以增强银行抵御风险的能力。1在这种程度上 ， 《巴塞尔协议 III 》的新颖性之一在于引入了以下两者之间的区别 ： i)周期性需求that 随金融周期演变，并确保银行在金融条件变化方面的风险中保持韧性，ii)结构要求在整个周期中保持不变 ， 并涵盖与银行体系结构相关的风险。2 压力测试模型是监管机构用于设定周期性和结构性要求的关键分析工具。通过一系列计量经济学和会计方程，这些模型评估银行在负面宏观经济不利情景下的韧性，预测资本比率。监管机构根据银行预估的损失来设定资本要求。然而，缺乏一个正式框架将预估的资本损失映射到周期性和结构性要求中。此外，如果使用基于相似情景的平行压力测试来校准周期性和结构性要求，不同的要求最终会覆盖相同类型的脆弱性，导致在设定资本要求时对风险进行重复计算。3缺乏沟通也可能导致某些风险未被任何要求所涵盖。4 1巴塞尔银行监管委员会(BCBS) 已就一系列有关银行要求的改革达成一致。2周期性的要求旨在确保在所谓的周期性风险（如私人部门过度负债导致大规模去杠杆化事件或资产价格过度评估引发资产价格大幅下跌）实际发生时，能够保持系统的韧性。主要例子是逆周期缓冲资本（CCyB），由宏观审慎当局以逆周期方式每季度设定。在金融周期上行阶段，当周期性风险积累时，该要求会增加；而在风险实际发生时，则会减少，从而使银行在信贷供应方面受到的约束较小，并能够在金融周期下降阶段支持信贷。此外，较高的资本充足率水平使银行能够吸收损失，而无需强制进行普遍去杠杆化。结构性要求则涵盖不随金融周期变化的风险。这些要求确保银行在经济困境时期具有韧性，但不涵盖由金融周期演变引起的损失。这些要求根据银行的结构性长期特征设定，并且设定频率低于周期性要求。首先，一些要求涵盖了与银行特有的特征相关的风险，即微观审慎结构性要求。例如，P2G和P2R要求由欧洲层面的单一监管机制（SSM）设定。这些要求基于个别银行的特点（如商业模式、内部治理）进行校准。宏观经济审慎结构性要求则是基于整个银行业系统的结构性特征设定，如资本留存缓冲和全球系统重要性银行（G-SIB）缓冲要求。这些要求的校准不随金融周期的变化而变化，也不以季度频率进行调整，与周期性缓冲不同。 3一方面，压力测试用于校准结构性要求，如欧洲中央银行（ECB）基于欧洲银行业管理局（EBA）银行压力测试结果设定的P2G标准。另一方面，压力测试也可以用于校准国家层面的逆周期缓冲资本（CCyB）。到此为止，政策制定者已识别出需要设计框架以通过压力测试设定不同的要求。首先，英格兰银行明确了使用压 4力测试损失来校准逆周期资本缓冲的要求。 “风险对 fi er ” 概念框架在本文的第一部分，我们提出了一种新的概念框架——风险缓冲（Risk-to-Buff），用于同时校准周期性和结构性要求。使用非线性宏观经济模型生成不利情景，这些情景的严重程度取决于周期性风险的水平。通过该模型，我们获得了一个基于参考周期性风险水平的“基准”风险情景，以及一个基于当前周期性风险水平的周期性风险情景。利用压力测试模型，我们根据每种风险情景预测银行的损失。结构要求基于基准风险情景下的损失设定，而周期性要求则基于额外的周期性风险损失进行校准。这样，结构要求和周期性要求覆盖了不同类型的脆弱性，从而解决了双重计数的风险问题。 我们的方法分为三个步骤。首先，我们通过使用一种非线性宏观经济模型来生成宏观经济情景，该模型的动力学取决于周期性风险的水平。我们利用这一非线性的特征，在不同的风险水平下产生一系列不利情景，使得相同的冲击在这些情景中影响经济。第一个情景在参考的周期性风险水平（例如，最低风险、中等风险）下生成，以捕捉标准风险环境下的动态变化；第二个情景则在当前的周期性风险水平下生成，以捕捉当前周期性风险所发挥的放大作用。 在第二步中，不同的情景被用作压力测试模型的输入以获得相应的资本充足率预测。高风险情景与较大的资本损失相关。 第三 ， 预计损失用于校准资本要求。损失的参考风险情景用于设定结构性要求，而当前周期性风险情景引发的额外损失则用于设定周期性要求。因此，后者会随着周期性风险水平的变化而变化。如果当前的风险水平低于“参考”风险水平（例如，用于校准结构性要求的风险水平），那么周期性要求将被设定为零。这样一来，两种要求之和不会低于结构性要求，后者作为资本要求的后盾。重要的是，“参考风险”水平的选择直接影响结构性要求和周期性要求的水平：参考风险越高，结构性要求越高，可供调整的空间越小。 通过周期性的需求。因此，风险缓冲框架为政策制定者提供了一种透明的方式来设定两种类型要求之间的平衡。 概念框架的应用在本文的第二部分中 ， 我们提供了我们的框架的实际说明。 首先，我们呈现非线性模型，通过该模型我们获得风险相关的场景。该模型是一种多元平滑转换制度切换模型（Auerbach和Gorodnichenko (2013)；Tenreyro和Thwaites (2016)），通过局部投影（Jordá (2005)）估计，使用季度观察数据来衡量产出、通胀、失业率以及收益率曲线。5以及欧元区的房价。6得益于其多元结构和 choleski 分解，我们识别出一组结构性的经济和 金融冲击。非线性结构提供了依赖状态变量的冲击响应。在模型中，后者是一个周期风险的衡量标准：非金融私人部门（以下简称 NFPS，即企业与家庭）的债务服务比率（以下简称 DSR）。该比率计算为企业和家庭用于偿还债务的收入比例（Drehmann 等人 (2015)）。DSR捕捉了私人部门的金融脆弱性程度：DSR 越高，可用于吸收不利冲击的可用现金流量就越低。总体而言，我们发现当 DSR 较高时，冲击会被放大。7为了生成模拟金融危机动态的不利情景，我们假设在我们预测的每一年中，欧洲经济都会受到一系列衰退性冲击（住房冲击和产出冲击）。我们将这些冲击校准为在最大风险情况下，与2018年欧洲银行联盟压力测试中考虑的GDP下滑严重程度相匹配，即基线情景下的水平偏差为-7.8个百分点。我们在不同的风险水平下模拟这些冲击，并发现不利冲击的影响随债务服务比率（DSR）的增加而显著增强，即随着周期性风险的增加。 其次，模拟情景被用作压力测试模型的输入。为了间接推断银行资本对GDP增长的弹性，我们基于欧洲银行业管理局（EBA）2018年银行压力测试的结果，估计了一个独特的简约回归模型。这种“间接推断”方法可以被视为一个两步策略。 在第一步（即EBA压力测试），基于宏观经济数据和（可能的保密）银行业数据的一套会计和计量经济学方程被用于模拟在不同宏观经济情景下的资本充足率。在第二步中，来自复杂模型的模拟结果被用来估计一级普通股资本比率对宏观经济变量的弹性。8单个简化形式方程模型允许建立银行业发展总体的平均CET1比率与宏观经济变量（例如GDP）之间的透明且直接的联系。9我们发现，在高风险情况下，欧洲银行的CET1资本相对于预测起点的总体减少量为3.8个百分点，这一数值是低风险（0.6个百分点）情况下的约6倍。在中等风险情况下，CET1资本比例的减少量为1.8个百分点。 最终，我们使用估计的损失来校准相关要求。在第一种校准方法中，结构要求被设定为DSR在其历史最低点（0.6%）时获得的损失值。当当前风险处于最高（中位数）水平时，周期性要求被设定为3.2%（1.2%）。 如果政策制定者将中位数历史风险作为参考风险水平，那么结构性要求将等于1.8%。在这种情况下，当当前风险达到其历史最大值时，周期性要求设定为2.0%，即在最大风险情景下额外产生的损失。 在第一种校准方法中，周期性需求的重要性相对较高，即使在风险尚未升高或超过中位数时也能提供更多可发布的功能需求。 文学我们将两种研究文献